游戏文化浓度也许很高的微型博客，还有审查观察和浅显的科普杂谈。每日 7:30 准时更新。明明很向往自由，却有着严格约束，和奇怪规则的频道。
由 gledos 创作的内容，如果没有另外声明，均为 CC-BY 4.0 许可协议。
gledos 无法保证内容正确，但会一直尝试追逐正确。
管理员: @gledos_green
feedId:41751333293233152+userId:72293267967091712
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为什么 1.0 是标准视力？
视力表上的 1.0，或者 20/20、6/6 以及 5.0 都是被称为标准 视力。从设计上来看，这个数字代表人眼可识别边长 5 弧分，笔画间隔 1 弧分的字体。以常见的 标准对数视力表 来说，就是在 5 米的距离，识别边长 7.27 毫米，笔画间隔 1.454 毫米的 E。
为什么选择识别边长 5 弧分、文字笔画间隔 1 弧分作为标准视力？答案是眼科医生 Herman Snellen 这么随意设计的（可能稍微统计了一下，然后为了计算方便，就选择了）。目的应该是为了效率，毕竟早期的视力测试测到 1.0 就结束了，所以当时的视力表也就没有比 1.0 更小的测试文字。
然而过去用来评论视力一般／正常的 1.0，现在可能就是优秀视力了，因为现代人的近视率比起过去相当高，甚至东亚学生群体的视力可能一大半都达不到 1.0。
附言：视力表只能测试可识别的最小可区分的两个轮廓，不等于测试眼睛分辨率。所以视网膜屏幕，不一定都超过了人眼极限。（John Hable）
附言 2：有统计的极限视力，是 20/8.9（2.25），这也近理论极限。如果视锥细胞密度、晶状体都很完美，那么最强视力可能是 20/7.1（2.8），也许这样才能看到 满盈的金星 吧。
参考了 Paulus T. V. M. de Jong 的论文 A history of visual acuity testing and optotypes
合集版本（博文） | #考据
视力表上的 1.0，或者 20/20、6/6 以及 5.0 都是被称为标准 视力。从设计上来看，这个数字代表人眼可识别边长 5 弧分，笔画间隔 1 弧分的字体。以常见的 标准对数视力表 来说，就是在 5 米的距离，识别边长 7.27 毫米，笔画间隔 1.454 毫米的 E。
为什么选择识别边长 5 弧分、文字笔画间隔 1 弧分作为标准视力？答案是眼科医生 Herman Snellen 这么随意设计的（可能稍微统计了一下，然后为了计算方便，就选择了）。目的应该是为了效率，毕竟早期的视力测试测到 1.0 就结束了，所以当时的视力表也就没有比 1.0 更小的测试文字。
然而过去用来评论视力一般／正常的 1.0，现在可能就是优秀视力了，因为现代人的近视率比起过去相当高，甚至东亚学生群体的视力可能一大半都达不到 1.0。
附言：视力表只能测试可识别的最小可区分的两个轮廓，不等于测试眼睛分辨率。所以视网膜屏幕，不一定都超过了人眼极限。（John Hable）
附言 2：有统计的极限视力，是 20/8.9（2.25），这也近理论极限。如果视锥细胞密度、晶状体都很完美，那么最强视力可能是 20/7.1（2.8），也许这样才能看到 满盈的金星 吧。
参考了 Paulus T. V. M. de Jong 的论文 A history of visual acuity testing and optotypes
合集版本（博文） | #考据
图像比较滑块
封面 的演示短片，是图像比较滑块，其起源不太可考。不过还是能找到流行的源头：ZURB。ZURB 是网页设计公司，在开源领域也取得了不小的成就，比如响应式前端框架 foundatio。
2013年6月，ZURB 在改进 无头浏览器截图工具 时，需要展示两个图像之间的视觉差异。而常规的方法不够有效（就像「找不同」游戏一样麻烦），于是 设计主管 推荐了加拿大鹅网站的 仿冒品对比页面。
此页面中，用户能移动滑块，精确的比对两张图片相同位置的差异。然后 ZURB 的开发者使用 jQuery 复刻了此功能，并认为这个工具非常实用，于是在完善后开源到了 GitHub，其名为 TwentyTwenty。
附言：TwentyTwenty 的含义是指视力正常，因为 20/20 是指在 20 英尺距离，看到理论正常视力的内容，也就是 1.0 的视力。（说明「找不同」游戏确实麻烦）
ggame | #考据
封面 的演示短片，是图像比较滑块，其起源不太可考。不过还是能找到流行的源头：ZURB。ZURB 是网页设计公司，在开源领域也取得了不小的成就，比如响应式前端框架 foundatio。
2013年6月，ZURB 在改进 无头浏览器截图工具 时，需要展示两个图像之间的视觉差异。而常规的方法不够有效（就像「找不同」游戏一样麻烦），于是 设计主管 推荐了加拿大鹅网站的 仿冒品对比页面。
此页面中，用户能移动滑块，精确的比对两张图片相同位置的差异。然后 ZURB 的开发者使用 jQuery 复刻了此功能，并认为这个工具非常实用，于是在完善后开源到了 GitHub，其名为 TwentyTwenty。
附言：TwentyTwenty 的含义是指视力正常，因为 20/20 是指在 20 英尺距离，看到理论正常视力的内容，也就是 1.0 的视力。（说明「找不同」游戏确实麻烦）
ggame | #考据
鼠标宏、Aimbot 与 cfg
按下侧键，各种技能依次释放，这可能是一些玩家在 RPG 游戏中使用的鼠标宏。鼠标宏的关键在于「宏」字，这是一种让键入、点击自动化的工具。鼠标或者鼠标驱动只是宏的载体。
不过宏的口碑较差，因为一些宏完全破坏了游戏的公平性，比如有的固定弹道 FPS 游戏，使用自动压枪的宏就能带来明显优势。原理是按下鼠标左键，鼠标就会自动移动，抵消游戏枪支的后座力。并且宏不涉及内存读取，所以不被当作通常意义外挂。
甚至有游戏官方支持的宏。2012 年《A.V.A 战地之王》官方推荐了燕双鹰旗下的血手幽灵鼠标，然而这款鼠标拥有「特血核心3」功能，只要额外付费 189 元（打折后为 129 元），就能获得压枪宏，使枪支仅剩一些随机散布。
如果宏能读取颜色，那么还能做出 Aimbot。比如有人用 AHK 做出了 Apex 的 Aimbot（需要金镜让敌人呈现红色）。而这些方法大概都能绕过常规外挂检测，只能被人工检测，成为令人头疼问题。尤其是 CS2 暂时没有人工检测……
起源引擎的游戏，还有 cfg 这种可能增加优势的工具，它虽然是游戏自带的可编程配置文件，但是能做到一些独特的行为。比如 CS2 的 cfg 能让连跳很快，原理是低帧速时，玩家跳跃更强，所以只要让跳跃的时候降低帧速就好（现已修复）。Apex 的 superglide cfg 也是相同的原理。
#游戏 #杂谈
按下侧键，各种技能依次释放，这可能是一些玩家在 RPG 游戏中使用的鼠标宏。鼠标宏的关键在于「宏」字，这是一种让键入、点击自动化的工具。鼠标或者鼠标驱动只是宏的载体。
不过宏的口碑较差，因为一些宏完全破坏了游戏的公平性，比如有的固定弹道 FPS 游戏，使用自动压枪的宏就能带来明显优势。原理是按下鼠标左键，鼠标就会自动移动，抵消游戏枪支的后座力。并且宏不涉及内存读取，所以不被当作通常意义外挂。
甚至有游戏官方支持的宏。2012 年《A.V.A 战地之王》官方推荐了燕双鹰旗下的血手幽灵鼠标，然而这款鼠标拥有「特血核心3」功能，只要额外付费 189 元（打折后为 129 元），就能获得压枪宏，使枪支仅剩一些随机散布。
如果宏能读取颜色，那么还能做出 Aimbot。比如有人用 AHK 做出了 Apex 的 Aimbot（需要金镜让敌人呈现红色）。而这些方法大概都能绕过常规外挂检测，只能被人工检测，成为令人头疼问题。尤其是 CS2 暂时没有人工检测……
起源引擎的游戏，还有 cfg 这种可能增加优势的工具，它虽然是游戏自带的可编程配置文件，但是能做到一些独特的行为。比如 CS2 的 cfg 能让连跳很快，原理是低帧速时，玩家跳跃更强，所以只要让跳跃的时候降低帧速就好（现已修复）。Apex 的 superglide cfg 也是相同的原理。
#游戏 #杂谈
名称的倾向性
Linux、GNU/Linux；PGP、GPG；AMD64、x86-64。这三组词语通常是同义词，但是倾向性各有差异。
GNU/Linux 可能是其中最知名的命名争议。支持者认为含有 GNU，是承认了 GNU 自由软件运动的作用，并与 Android 等含有 Linux 内核的系统区别。而反对者认为 Linux 已经是流行的系统词语，并且核心功劳确实是 Linux，再者这个名单并不固定，比如 GNU/Linux/X……
PGP 的开发者出版了早期源码，也将加密算法开放为了 OpenPGP 标准。但大多数用户还是习惯使用开源实现 GPG（GNU Privacy Guard）来称呼，甚至 GitHub 的指南 里也不提 PGP。不像 BitTorrent 受欢迎，即使大多数人都用第三方的兼容 BitTorrent 协议客户端。
可能是持有 PGP 的 NAI 公司（现 McAfee），在 2002 年后不再经营 PGP 个人相关产品，导致只能使用 GPG。不过这真的能撼动过去 PGP 的大名吗？有些让人疑惑。
x86-64 是 AMD 率先实现的 CPU 架构，其品牌名为 AMD64。所以使用 AMD64，有一些纪念 AMD 贡献的意味。而 x86-64 是中立的说法（简称 x64），两种写法都很常见。
gledos 通常会使用书写简单的 Linux。考虑到 PGP 的贡献，除非特指 GPG 软件，通常使用 PGP。最后通常不需要选择 x86-64 或 AMD64，因为这通常是 release 中编译出来的可执行文件的名称。
#杂谈
Linux、GNU/Linux；PGP、GPG；AMD64、x86-64。这三组词语通常是同义词，但是倾向性各有差异。
GNU/Linux 可能是其中最知名的命名争议。支持者认为含有 GNU，是承认了 GNU 自由软件运动的作用，并与 Android 等含有 Linux 内核的系统区别。而反对者认为 Linux 已经是流行的系统词语，并且核心功劳确实是 Linux，再者这个名单并不固定，比如 GNU/Linux/X……
PGP 的开发者出版了早期源码，也将加密算法开放为了 OpenPGP 标准。但大多数用户还是习惯使用开源实现 GPG（GNU Privacy Guard）来称呼，甚至 GitHub 的指南 里也不提 PGP。不像 BitTorrent 受欢迎，即使大多数人都用第三方的兼容 BitTorrent 协议客户端。
可能是持有 PGP 的 NAI 公司（现 McAfee），在 2002 年后不再经营 PGP 个人相关产品，导致只能使用 GPG。不过这真的能撼动过去 PGP 的大名吗？有些让人疑惑。
x86-64 是 AMD 率先实现的 CPU 架构，其品牌名为 AMD64。所以使用 AMD64，有一些纪念 AMD 贡献的意味。而 x86-64 是中立的说法（简称 x64），两种写法都很常见。
gledos 通常会使用书写简单的 Linux。考虑到 PGP 的贡献，除非特指 GPG 软件，通常使用 PGP。最后通常不需要选择 x86-64 或 AMD64，因为这通常是 release 中编译出来的可执行文件的名称。
#杂谈
从封面图能看到，现在流行的手机与电脑／计算器数字键盘键位，有明显差异。它们 0 的位置相似，不过其他数字颠倒排列了。
他们之间的差异，也许能从历史中找到原因。电脑数字键盘 源自加法机、收银机等计算工具，而加法机流行的键盘排列是小数在下，大数在上。这可能与机械结构设计方便有关。
而 手机数字键盘 是大众化的产品，阿尔方斯·查帕尼斯（人体工程学提出者）与贝尔实验室通过实验统计，认为这种排列适合市场。究其原因，可能也受到当时电话的旋转式拨号盘影响，因为拨号盘的顶部是 1。
可惜没想到，未来的电脑会成为几乎每个家庭都拥有的设备，甚至是每个人拥有的设备。结果两种数字键盘相互打架了。
附言：有人 认为电脑数字键盘的设计，受到了 本福德定律 的影响（此定律表示常见数字 1 为首位的出现的概率有 30 %），所以将 1 排列在底部方便输入。而手机号码的概率相同，不需要考虑这个问题。
附言 2：这个问题已经被 许多人 讨论过了。编写最详细的可能是 Francesco Bertelli 的《数字键盘的简史》。
附言 3：这种差异，如果能通过修改手机设置，改成电脑数字键盘的键位就好了。不过似乎没有简单的方法。
#考据
2024年2月22日，《蔚蓝档案》简中服官网发布了「未来视」消息，给出了未来三个活动的安排情况。前两个活动都给出了相关新卡池的海报，但是【船上的兔子追击者】活动并没有给出海报，只有新卡池的名称：妮露（邦妮）、花凛（邦妮）和明日奈（邦妮）。
而在哔哩哔哩发布的日程笔记底部，给出了【船上的兔子追击者】活动的「活动横幅」和「招募横幅」，不过刚好都看不到服装，只有大头照。
2024年3月16日，蔚蓝档案发布了限时活动《船上的兔子追击者》的预告，终于出现了邦妮系列较完整立绘（封面图右侧）。但是立绘被小春和名称完全遮挡住了。
并且有人从客户端解包，得到了卡池演示视频。除了贫乳的妮露，花凛和明日奈的立绘均有小春遮挡。并且 3D 小人被「圣光」遮挡，尚不明确实装之时，模型会如何修改。
ggame
常见的 IM 软件，包括短信的聊天内容均是时间正序排列，新内容在底部部，并且视窗默认在底部。而博客、新闻网站往往是时间倒序排列，新内容在顶部，并且视窗默认在顶部。可以看出不同的信息媒介，似乎有着不同的排序倾向性。
早期的邮箱软件，比如 Microsoft Mail 使用的是时间正序。而后来的网页邮箱基本都是时间倒序，也许问题出在网页的限制。网页从加载原理上说，是顺序加载，并且只考虑网站从上往下阅读的情况（锚点跳转除外），所以早期无法使网页视窗默认在底部。现在网页依靠大量框架，即使有明显加载时间，用户也能接受，大概就不是问题了。
论坛的设计比较奇怪，帖子页面是时间倒序，新内容在顶部。而进入帖子查看回复时，新内容在底部，内外分别使用了时间倒序和时间正序排列。这种设计大概源自万物起源 Usenet。
如果试着统一论坛的排序，那么就像封面图的下半部分一样，让帖子反着排列就好（虽然需要让视窗默认在底部）。也许还增加了额外好处，那就是以发帖顺序排列，页码与内容的对应关系是固定的。
这个话题源自 gledos 在使用 Thunderbird 时，注意到邮件排列是时间正序，跟网页邮箱常用的时间倒序不同，所以打算探讨一下常见的排序差异。
#杂谈
模块化规避版权
在开发兼容软件时，遵循 净室设计 原则可以有效规避版权风险。这意味着只需确保软件的独立开发即可，就像之前提到的一些例子，比如 Gnash（兼容 Flash）和 ReactOS（兼容 Windows）。
净室设计的核心原理是：A 队对原始软件进行反编译，制定出兼容目标的技术文档。然后，B 队基于这些文档独立开发软件。最后，C 队对 B 队开发的兼容软件进行校验审查，确保其中不包含受到版权保护的代码，从而保证其干净性。
这种模块化开发团队的方法，是规避版权风险的有效途径。过去的 IBM 兼容机 也是这么来的。而对于已经完成的软件，也有模块化设计。
比如游戏模拟器可能无法提供原始 BIOS、密钥等，受版权保护的内容，因此玩家需要从自己拥有的游戏机中提取。另外，一些软件的开源许可证可能与其他软件不兼容，这时需要手动下载更符合开源标准的版本，比如 FFmpeg（GPL 版本）。
过去，流行的 P2P 文件分享软件通常内置了中心化的搜索功能，但这很容易受到版权法的影响。然而，随着 BitTorrent 的出现，它终结了软件提供内容搜索功能的惯性思维，最终让 BitTorrent 成为了赢家，即使用起来可能麻烦了一些。
（原文 写得太乱，所以让 GPT 润色了一下）
#杂谈
在开发兼容软件时，遵循 净室设计 原则可以有效规避版权风险。这意味着只需确保软件的独立开发即可，就像之前提到的一些例子，比如 Gnash（兼容 Flash）和 ReactOS（兼容 Windows）。
净室设计的核心原理是：A 队对原始软件进行反编译，制定出兼容目标的技术文档。然后，B 队基于这些文档独立开发软件。最后，C 队对 B 队开发的兼容软件进行校验审查，确保其中不包含受到版权保护的代码，从而保证其干净性。
这种模块化开发团队的方法，是规避版权风险的有效途径。过去的 IBM 兼容机 也是这么来的。而对于已经完成的软件，也有模块化设计。
比如游戏模拟器可能无法提供原始 BIOS、密钥等，受版权保护的内容，因此玩家需要从自己拥有的游戏机中提取。另外，一些软件的开源许可证可能与其他软件不兼容，这时需要手动下载更符合开源标准的版本，比如 FFmpeg（GPL 版本）。
过去，流行的 P2P 文件分享软件通常内置了中心化的搜索功能，但这很容易受到版权法的影响。然而，随着 BitTorrent 的出现，它终结了软件提供内容搜索功能的惯性思维，最终让 BitTorrent 成为了赢家，即使用起来可能麻烦了一些。
（原文 写得太乱，所以让 GPT 润色了一下）
#杂谈
V2EX 具有敏感词系统，但是跟大厂的敏感词系统有明显差异，那就是部分敏感词，只要试图发送，就可能导致帐号被降权，或者 ban IP 一段时间。
封面图是从受害者反馈里，找到的敏感词以及限制或惩罚。关键词可能有遗漏，因为部分情况，需要多个关键词才会触发限制或惩罚。
帐号被降权后，发布的新帖会置底，原理是隐性的扣除发帖时间，使其被排在瀑布流之后。并且降权帐号回复 @ 他人时不会提醒。相当于成为隐形人，即使是在各种 Shadow banning 中，也是最影响用户体验的。
然后是遭遇 Deactivate，用户会被强制登出，密码会被修改成随机内容。用户需要重置密码才能登录网站，而这并没有明显提示。
ggame
通用、特化与通用特化硬件
过去电脑图形显示对 CPU 的负担太大。于是有人给电脑装上了 协处理器，本质上是另一个 CPU。但效果有限，所以特化度更高的 GPU 也就诞生了。
GPU 因为 CUDA 核心／流处理器数量很多，并且内存访问速度很快，所以图形效率相比 CPU 具有优势。既然 GPU 能解决图形问题，理论上其他合适的问题，也能解决。
于是 20 世纪 90 年代就有人用 GPU 来破解 RC4 加密算法，以及用来创建人工神经网络。虽然实用性暂时还不高，但之后 GPU 的算力发展很快，快过摩尔定律。于是更多人注意到了 GPU 的优势，其中 Mark Harris 提出了 GPGPU 的概念，即通用 GPU。后来英伟达的 CUDA，正式让 GPGPU 得到厂商支持。
为 AI 打造的芯片：AI 加速器（NPU、TPU）也是特化硬件，但也有一点点的可能，发生类似 GPGPU 的情况。比如未来有人注意到了 AI 加速器对特定问题优势，于是当作特定问题的加速器使用。甚至重演游戏玩家买不到 GPU；人工神经网络从业者买不到 AI 加速器的情况。
#杂谈
过去电脑图形显示对 CPU 的负担太大。于是有人给电脑装上了 协处理器，本质上是另一个 CPU。但效果有限，所以特化度更高的 GPU 也就诞生了。
GPU 因为 CUDA 核心／流处理器数量很多，并且内存访问速度很快，所以图形效率相比 CPU 具有优势。既然 GPU 能解决图形问题，理论上其他合适的问题，也能解决。
于是 20 世纪 90 年代就有人用 GPU 来破解 RC4 加密算法，以及用来创建人工神经网络。虽然实用性暂时还不高，但之后 GPU 的算力发展很快，快过摩尔定律。于是更多人注意到了 GPU 的优势，其中 Mark Harris 提出了 GPGPU 的概念，即通用 GPU。后来英伟达的 CUDA，正式让 GPGPU 得到厂商支持。
为 AI 打造的芯片：AI 加速器（NPU、TPU）也是特化硬件，但也有一点点的可能，发生类似 GPGPU 的情况。比如未来有人注意到了 AI 加速器对特定问题优势，于是当作特定问题的加速器使用。甚至重演游戏玩家买不到 GPU；人工神经网络从业者买不到 AI 加速器的情况。
#杂谈
